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龙图腾网恭喜中国科学院自动化研究所申请的专利一种自动驾驶场景的3D密集标注、电子设备以及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119206705B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411291159.3，技术领域涉及：G06V20/64；该发明授权一种自动驾驶场景的3D密集标注、电子设备以及存储介质是由张启超;郑宇鹏;赵冬斌设计研发完成，并于2024-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自动驾驶场景的3D密集标注、电子设备以及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种自动驾驶场景的3D密集标注方法，可以应用于大数据以及人工智能技术领域。该方法包括：基于多视角图像和雷达点云数据提取鸟瞰图特征；通过检测头识别并定位场景内的3D物体，确保对物体特征的准确捕捉；采用RelationQ‑former技术交互BEV特征和3D物体特征，以获取各物体与场景上下文的深入关系，从而增强对场景的全面理解；基于适配器技术，避免对现有大模型的重新训练，将上述得到的特征转换为语言模型的提示词prompt输入，生成3D物体描述。训练结束后，3D密集标注模型能够根据给定的场景图片自动进行3D物体定位与描述。本发明通过结合多源数据融合、上下文关系分析和适配器技术，显著提升了自动驾驶室外场景下3D物体标注的效率和准确性。

本发明授权一种自动驾驶场景的3D密集标注、电子设备以及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种自动驾驶场景的3D密集标注方法，其特征在于，所述方法包括：利用3D密集标注模型对2D多视角图像样本进行图像处理，得到多视角图像特征样本，对3D激光点云数据样本进行点云分析，得到点云数据特征样本，并对所述多视角图像特征样本和所述点云数据特征样本进行卷积融合，得到多模态鸟瞰图特征样本；利用所述3D密集标注模型对所述多模态鸟瞰图特征样本进行3D物体识别和定位，得到自动驾驶场景中的3D物体集合；基于信息检索和学习表示机制，利用所述3D密集标注模型对所述3D物体集合中的交互关系进行分析，得到3D物体与所述自动驾驶场景上下文的关系；利用所述3D密集标注模型对所述3D物体与所述自动驾驶场景上下文的关系进行特征适配，得到提示词样本，并利用预训练的大语言模型对所述提示词样本进行处理，生成所述3D物体的预测描述；利用预定义的损失函数处理所述3D物体的预测和所述3D物体的真值描述，得到损失值，并基于损失值对所述3D密集标注模型进行迭代训练，直到满足预设条件，得到训练完成的3D密集标注模型；将所述训练完成的3D密集标注模型部署到目标自动驾驶场景中，利用训练完成的3D密集标注模型对所述目标自动驾驶场景中的3D物体进行密集标注。

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